使用 tsDyn 进行预测 - R 中的错误答案

【问题标题】：Forecasting with tsDyn - Error in R使用 tsDyn 进行预测 - R 中的错误
【发布时间】：2018-03-04 20:12:15
【问题描述】：

早上好，
我目前正在使用每日销售额的时间序列进行预测。
名为myts 的数据集之前已转换为time series 对象。

每当我运行以下代码时，它都会给我一个错误：

require(tsDyn)
x <- log(myts)
mod.ar <- linear(x, m=2)

错误：x必须是向量，不是ts对象，你要吗 stats::lag()?

最好的问候，亚历克斯

【问题讨论】：

标签： r neural-network forecasting

【解决方案1】：

是的，问题是由dplyr 拥有自己的lag 版本引起的，它覆盖了通常的滞后功能，以及包tseriesChaos（tsDyn 依赖于）导入方式中的错误斯塔斯::滞后。已发送并批准修复，但尚未提交给 CRAN： https://github.com/antoniofabio/tseriesChaos/commit/8abcc5a2d6d65588cdcec5527d4e5cb96eeccaec

同时，您可以简单地将lag 覆盖回来：

lag <- stats::lag

现在应该可以了：

mod.ar <- linear(lynx, m=2)

如果你真的想要dplyr 的版本，请使用dplyr::lag `

【讨论】：

【解决方案2】：

Alessandro 报告的问题可以由dplyr 的lag 函数生成，它覆盖了stats 的lag 函数。
试试这个：

detach("package:dplyr", unload=TRUE)
library(tsDyn)
linear(log(lynx), m=2)

这里linear 工作正常：

Non linear autoregressive model

AR model
Coefficients:
     const      phi.1      phi.2 
 2.4352150  1.3842377 -0.7477757

现在，试试这个：

detach("package:tsDyn", unload=TRUE)
library(dplyr)
library(tsDyn)
linear(log(lynx), m=2)

代码给出了错误信息：

Error: `x` must be a vector, not a ts object, do you want `stats::lag()`?

【讨论】：

很好的发现 Marco！

【解决方案3】：

试试这个例子（注意我从一个向量开始，然后将它转换为一个时间序列对象）

require(tsDyn)

set.seed(1234)
tsdatav <- (seq(1:300)+rnorm(300,1000,10))
myts <- ts(tsdatav, frequency = 365, start = c(2017, 6))
plot(myts)

x <- log(myts)
mod.ar <- linear(x, m = 2)
mod.ar

【讨论】：